皖江城市帶大中型工業企業R&D效率研究——兼與上海市比較

韓東林，金余泉

（安徽大學商學院，安徽 合肥 230039）

皖江城市帶大中型工業企業R&D效率研究
——兼與上海市比較

韓東林，金余泉

（安徽大學商學院，安徽 合肥 230039）

在建設皖江城市帶承接產業轉移示范區背景下，為探究示范區內企業R&D效率，利用企業相關數據和DEA模型，對皖江城市帶各市和上海市大中型工業企業R&D效率進行了研究，結果表明：與上海市相比，皖江城市帶大中型工業企業R&D整體效率水平較低，存在較大提升空間，其中只有滁州、馬鞍山和池州三市DEA有效。進一步分析的結論認為，投入要素的配置和規模不合理是造成R&D效率低下的主要原因。為提高效率，企業必須合理配置各項投入要素，同時加強政府引導扶持，促進產學研交流與合作。

皖江城市帶；大中型工業企業；R&D效率；DEA

1 引言

2010年1月12日，國務院正式批復了《皖江城市帶承接產業轉移示范區規劃》（以下簡稱《規劃》），將合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、池州、巢湖、滁州、宣城以及六安金安區和舒城縣作為承接產業轉移示范區，并納入國家發展戰略。這是迄今為止全國唯一的以產業轉移為主題的國家區域發展規劃，這對于安徽省廣泛參與長三角地區產業分工，調整產業結構，促進經濟轉型，實現跨越式發展具有重大戰略意義［1］。《規劃》指出，示范區要積極承接產業轉移，加強自主創新能力，構建產業結構創新體系，著力承接和發展裝備制造業、原材料產業、輕紡產業、高技術產業、現代服務業和現代農業六大產業。

作為皖江城市帶產業轉移示范區的大中型工業企業，既承載著產業轉移的重任，也是皖江城市帶區域自主創新的主體，因此，皖江城市帶大中型工業企業的研發和自主創新能力如何，效率又是怎樣，不僅關系到企業自身的發展，同時也會影響皖江城市帶產業結構調整與產業發展水平。企業R&D活動一般被認為是企業取得技術優勢，實行產品差異化，進而實現長期行業競爭優勢，獲取穩定市場份額的一種有效方式，同時也是企業自主創新的基礎。所以，科學評價和分析皖江城市帶大中型工業企業R&D效率，通過比較發現區域之間的差異，不僅能夠為政府、企業等相關部門決策提供參考和建議，而且還能深化相關研究。

對于企業R&D效率的研究，學術界采取的方法基本為參數方法與非參數方法這兩類，其中參數方法主要為隨機前沿生產函數方法（SFA），而非參數方法主要為數據包絡分析方法（DEA）。除此以外，還有諸如回歸分析、主成分分析和因子分析等方法，主要根據研究視角和樣本數據的具體情況來適當選取。另外，國內學者針對整個國度或區域的研究占多數，鮮有研究將視角細化到各個城市，對不同城市之間企業R&D效率進行比較分析。而皖江城市帶作為安徽省融入長三角的重要區域，更多將會是城市之間的交流與合作。鑒于此，本文將首先對皖江城市帶各市與上海市大中型工業企業R&D活動現狀進行比較，然后對示范區內各市和上海市大中型工業企業R&D效率進行評價，最后提出對策與建議。

2 R&D活動現狀

大中型企業是帶動產業發展的中堅力量，尤其對于工業行業來說，雖然小企業數量多，機制靈活，但是規模小，集聚度不高，難以形成規模效應，加之在一些重大技術領域缺乏經驗與能力，小企業往往很難引領整個產業的發展。大中型工業企業對于國民經濟發展具有舉足輕重的作用，已成為推進技術進步與科技創新的骨干力量［2］。相關統計數據顯示，截止2009年末，安徽省共有大中型工業企業955家，其中有R&D活動的共304家，有科技機構的共409家；皖江城市帶共有大中型工業企業624家，其中有R&D活動的218家，有科技機構的286家，分別占安徽省大中型工業企業總數的65.3%、71.7%和69.9%。上海市大中型工業企業總計1623家，遠多于皖江城市帶大中型工業企業數量。按單位面積計算，皖江城市帶每平方公里大中型工業企業數約為0.0082家，上海市這一數據則高達每平方公里0.26家。上海市大中型工業企業密集程度如此之高，亟需向低密度地區進行產業轉移，而皖江城市帶正好提供了這樣的轉移和發展空間。

研發投入與產出方面，2009年安徽省大中型工業企業R&D經費內部支出、外部支出和其他技術經費支出分別為78.19億元、7.74億元和138.40億元，其中皖江城市帶大中型工業企業R&D經費累計支出分別為61.00億元、6.58億元和102.77億元，各占全省比重的78%、84.9%和74.3%；同年，上海市科技經費內部支出、外部支出和其他技術經費支出分別為313.79億元、3.9億元和250.25億元，除外部支出項外，其他投入項均超出皖江城市帶投入水平。產出方面，2009年安徽省大中型工業企業實現工業總產值8165.3億元，工業銷售值7982.9億元，新產品銷售收入1269億元，專利申請4535件，有效發明專利1486件；其中皖江城市帶各項產出分別為5680.50億元、5526.50億元、1121.97億元、3535件和1247件，分別占全省比重的69.5%、69.2%、88.4%、77.9%和83.9%。上海市2009年大中型工業企業實現工業總產值17185.45億元，工業銷售值17002.63億元，新產品銷售收入5077.08億元。

通過以上分析，可以得出兩點結論：一是皖江城市帶乃至整個安徽省的科研投入與產出與上海市相比都存在很大的差距；二是皖江城市帶在安徽省科技投入產出中居于重要地位。

3 R&D效率評價

3.1 評價模型

選擇合適計量模型對于評價大中型工業企業R&D效率很重要，目前學術界主要采用隨機前沿模型（SFA）與數據包絡分析技術（DEA）這兩種方法。前者主要由 Aigner、Lovell、Schmidt和 Meeuser、Vanden Broeck同時在1977年提出，主要是通過事先設定一個投入產出函數，再采用相應的計量方法估計出各個參數，進而得到投入產出效率。它是參數方法中最常用的一種，能夠處理多投入變量，但是對于產出變量，仍然局限于單一指標。而DEA方法是美國運籌學家Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年首先提出，是使用數學規劃模型，以相對效率概率為基礎，來研究具有相同類型的多個輸入與輸出部門或單位間相對有效性的一種非參數方法。

考慮各方面因素，采用DEA模型作為效率評價模型，其一般模型為：假設有n個需要評價的決策單元DMU，每個決策單元分別有m項輸入指標和s項產出指標。令Xi=（x1i，x2i，…，xmi）（i=1，2，…，n）為第i個決策單元的投入指標向量，其中xmi為第m項投入指標投入值；Yi=（y1i，y2i，…，ysi）（i=1，2，…，n）為第i個決策單元的產出指標向量，其中ysi為第s項產出指標產出值。對于某個選定的決策單元DMU0，判斷其DEA是否有效的C2R模型一般對偶規劃形式為：

其中s+與s－為松弛變量，分別表示產出不足與投入冗余值。若θ=1，s+，s－≠0，則說明該決策單元弱DEA有效；若θ=1，且s+=s－=0，則說明該決策單元DEA有效；若θ<1，則說明該決策單元DEA無效。具體到本文研究，決策單元分別為上海市以及皖江城市帶內的合肥、滁州、蕪湖、馬鞍山、銅陵、池州、巢湖、安慶和宣城市，共10個決策單元。

3.2 指標與數據

企業R&D活動是一項多投入多產出的復雜過程，科學選取指標對于評價結果的準確和對策與建議的有效性十分重要。馮文娜（2010）認為，對于企業R&D活動，投入主要是指用于研發活動的所有資金和人力資源數量的總和，狹義上的產出主要是指已經市場化的發明創造［3］。鑒于此，基于科學性與可獲取性原則，同時考慮到DEA模型對指標的要求（DEA模型要求決策單元數目n與投入產出指標數目之和m滿足關系式：2m≤n≤3m），本文選取企業R&D投入產出指標如表1。需要說明的是，以往學者多以總量指標行分析，但筆者認為，在評價企業效率水平過程當中，平均指標要比總量指標更具一般性和代表性，因此本文以各項平均指標作為分析指標，具體見表1。

表1 大中型工業企業R&D效率評價指標

根據評價指標的選取，同時考慮到數據的可獲得性，采用上海市和皖江城市帶各市大中型工業企業2009年數據作為原始樣本數據，經過計算處理后得出最終結果，具體見表2。

表2 各市大中型工業企業R&D投入產出數據

3.3 評價結果

本文選用DEAP2.1軟件作為計算工具，該軟件同時提供了兩種不同的計算模型，一種是CRS模型，表示不考慮規模收益；另一種為VRS模型，表示考慮規模收益。本文選擇VRS模型進行求解，主要考慮到對企業R&D效率進行測算過程當中，需要對決策單元是否具有規模效益進行分析。另外，內部算法采用多階段算法（Multi-Stage）。最終計算結果見表3。

表3 各市大中型工業企業R&D效率評價結果

3.4 結果分析

（1）綜合效率分析。

表3中Crste一欄數據為上海市與皖江城市帶10個城市大中型工業企業R&D活動綜合效率，表示在不考慮企業規模效應情況下的技術效率。在剔除上海市后該欄數據均值為0.557，說明皖江城市帶大中型工業企業R&D綜合效率整體水平不高，還存在很大的提升空間。具體而言，首先可以看到上海、滁州、馬鞍山和池州市綜合效率均為1，說明這4個城市大中型工業企業R&D綜合有效，即與其他城市相比，這些城市的大中型工業企業R&D活動效率相對較高。其次，在皖江城市帶9個城市當中，除滁州、馬鞍山和池州這3個城市以外，其他6個城市大中型工業企業R&D綜合效率均未達到有效值1，說明這些城市大中型工業企業R&D活動均存在低投入產出效率問題。第三，在皖江城市帶所有未達到綜合有效的城市當中，大中型工業企業R&D綜合效率均低于平均水平0.557，最低的為銅陵市，為0.083。進一步對比各城市投入產出數據可以看出，合肥、蕪湖和銅陵各項投入分別位居皖江城市帶前三位，但是均未達到理想產出水平。單從大中型工業企業新產品銷售收入指標來看，通過簡單計算可以發現，合肥、蕪湖和銅陵3市新產品銷售收入與R&D經費投入比值分別為16.19、15.98與2.72，而上海市這一數據達到24.53，滁州、馬鞍山和池州這一數值分別為48.78、29.63和76.68，合肥、蕪湖和銅陵3市大中型工業企業R&D資金產出率低下可見一斑。邊際收益遞減規律表明，在企業生產過程當中，為達到理想產出最大值，各要素必須按照一定比例與規模投入生產。企業R&D活動是一項多投入產出過程，并非人員與資金等要素投入越多產出就會越多，超過一定界限，不僅不會帶來更多產出，更可能會由于人員和資金等要素的過多擁擠、閑置以及管理不善等原因導致低效率。

（2）純技術效率、規模效率與規模收益分析。

在分析綜合效率之后需要對其分解，進一步分析各決策單元純技術效率與規模效率，以探尋深層次原因。純技術有效是指在給定投入下，產出已經達到最大值，不能再通過投入要素規模、結構以及管理水平的改善來增加產出；而規模有效是指生產規模此時既不偏大也不偏小，處于規模收益不變狀態［4］。由表3中Vrste、Scale與Irs/drs三欄數據可以看出，決策單元純技術效率、規模效率與規模收益從整體上看有三種情形：（1）純技術與規模均有效，且規模收益不變。上海、滁州、馬鞍山與池州4市大中型工業企業R&D活動符合這種情形，說明這4個城市大中型工業企業對于R&D資源配置比較合理，要素投入比例及規模大小適當，能夠享受由規模效率帶來的全部收益，并且在不增加投入或產出時規模收益不變。對于這些城市大中型工業企業而言，可以在保持要素投入比例不變的情況下穩步加大投入規模，以獲得長期穩定的增長。（2）純技術與規模均無效，且規模收益遞增。巢湖、銅陵與安慶3市符合這種情況，說明這3市大中型工業企業不僅在資源要素整合、研發人員能力以及經營管理方面存在問題，同時在資源要素投入規模上也存在一定缺陷，需要進一步的優化。另外，這3市現在正處在規模收益遞增階段，雖然在要素投入比例與規模方面均存在問題，但是仍能夠獲取一定規模收益所帶來的好處。企業需要做的是優化資源配置，減少不必要的投入，同時充分引進高水平研發人員來代替低水平研發人員，提升資源利用效率。（3）純技術與規模均無效，且規模收益遞減。合肥、蕪湖和宣城3市符合這種情況，與巢湖、銅陵和安慶市一樣，這些城市大中型工業企業同樣存在要素投入比例與規模方面的問題，需要進行調整。但不同的是，這3市目前正處在規模收益遞減階段，因此這些城市不僅不能通過技術因素來獲得相應收益，而且還會因規模收益遞減而不能享受到規模帶來的好處。對于這些城市大中型工業企業而言，除了要將工作重點放在提升經營管理水平、R&D人員能力和資源利用效率，調節和改善要素投入比例和規模，減少不必要的要素投入等方面外，還應該認識到，解決這些問題需要一個長期調整和改善的過程。

（3）目標投影分析。

利用DEA模型計算得到的決策單元效率是一種相對效率，即通過與最優生產效率決策單元進行比較而得出的效率。對于非有效決策單元，DEA模型能夠根據投影方法給出相應要素投入與產出的目標值及調整方向和程度。本文對上海市與皖江城市帶大中型工業企業R&D效率進行評價的同時，整理出部分需要進行調整的決策單元投入產出目標值以及調整方向和程度（見表3）。可以看出，需要進行調整的決策單元分別為合肥、巢湖、蕪湖、宣城、銅陵和安慶市，均屬于純技術與規模無效單元，存在投入冗余現象，其中巢湖、銅陵和安慶3市還存在產出不足情況。這也從另一方面顯示了皖江城市帶部分城市大中型工業企業目前存在的不足和需要改進的地方。根據表3結果，相應企業可以根據實際情況量身取舍，參照其他有效決策單元，對各項要素投入進行適當調整與改進，以期R&D效率的提高。

4 對策與建議

作為產業發展中堅力量，大中型工業企業對于促進產業結構調整與創新，實現皖江城市帶承接產業轉移，深入推進安徽融入長三角地區，將起到至關重要的作用。但就目前情況而言，還存在諸多需要改善的地方，其中如何提高大中型工業企業R&D效率是亟需解決的問題。為提高皖江城市帶大中型工業企業R&D效率，根據前文實證分析結果，筆者提出如下幾點對策建議。

4.1 合理配置投入要素，提高經營管理水平

評價結果表明，皖江城市帶大多數城市大中型工業企業均存在投入冗余現象，因此這些企業的首要任務就是合理配置資源要素投入比例與規模，同時提升經營管理水平。具體措施：（1）精簡低水平R&D人員，同時大力引進高級R&D人員，提升R&D人員整體水平。（2）建立和完善激勵機制，調動R&D人員積極性，充分挖掘其潛在科研能力，構建屬于企業自身的高效率R&D團隊。（3）依據研發項目、人員等具體情況合理投入使用資金，杜絕盲目投入而造成資金浪費。（4）建立完善的資金監管機制，對資金使用流程進行全程監督，并結合員工、項目完成等情況進行績效評估與獎懲。（5）在合理配置資源要素投入前提下，加強對生產經營和研發的管理，建立和完善有效評估機制、獎懲機制以及監督機制，仿照高效企業進行標桿管理。

4.2 加強政府引導扶持，完善財稅激勵政策

皖江城市帶承接產業轉移是國家重大發展戰略規劃，各級政府部門要以此為契機，充分發揮政府職能作用，帶動大中型工業企業進行自主創新與研發工作。作為一只“看得見的手”，政府提升大中型工業企業R&D效率的方式主要體現在宏觀調控引導與財稅政策激勵兩個方面：（1）宏觀調控引導。各級政府要鼓勵和引導企業注重高效率R&D項目，摒棄低效率R&D項目。加強各城市之間的交流與溝通，對不同城市產業分配進行調節，發展優勢產業。由政府牽頭，帶領企業積極引進長三角地區乃至更廣泛地區的高科技人才、資金、技術與經驗。（2）財稅政策激勵。進一步完善財稅激勵政策，及早出臺各項財稅激勵實施條例與措施，建立健全財政激勵機制。加大對大中型工業企業R&D活動資金支持力度，特別是那些重點項目與重大攻關項目。有針對性地對大中型工業企業R&D產品實施減稅、免稅政策。

4.3 充分利用科教資源，促進產學研交流合作

皖江城市帶高校與科研機構眾多，四大科教中心城市合肥便位列其中，科教資源十分豐富，為大中型工業企業R&D活動提供了一個堅實的理論研究平臺。各高校、科研機構與企業之間應當建成良好與持久的科研合作關系，充分利用科教資源，共同提升企業R&D效率。具體措施：一是各高校、研究機構應積極參與到大中型工業企業R&D活動當中，為企業提供理論支持。有針對性地就大中型工業企業R&D項目開展專項課題研究和學術討論等活動。二是大中型工業企業針對研發項目設立相應的課題基金，充分調動高校與科研機構力量參與企業研發活動。三是大中型工業企業為高校與科研機構人員提供專門實踐場所和機會，促進產學研有效結合并運用到生產實踐。

［1］程必定.產業轉移“區域粘性”與皖江城市帶承接產業轉移的戰略思路［J］.華東經濟管理，2010，（4）：24－27.

［2］胡同澤，黃利軍.基于超效率DEA方法的大中型工業企業科技競爭力度量［J］.科技進步與對策，2007，（5）：56－58.

［3］馮文娜.高新技術企業研發投入與創新產出的關系研究——基于山東省高新技術企業的實證［J］.經濟問題，2010，（9）:74－78.

［4］楊勇松，吳和成.基于改進DEA的我國各地區大中型工業企業R&D效率實證分析［J］.科學學與科學技術管理，2008，（7）：34－38.

R&D Efficiency of Large and Medium-sized Industrial Enterprises in Wan-jiang Urban Belt

Han Donglin，Jin Yuquan
（School of Business,Anhui University,Hefei 230039,China）

Based on the enterprises’data and DEA model,the paper researches the R&D efficiency of large and medium-sized industrial enterprises in Wan-jiang Urban Belt and Shanghai.The results show:Most enterprises have lower level of the R&D efficiency and have big room to promote.Most of the cities did not reach a DEA effective level except Chuzhou,Ma’anshan and Chizhou. Additionally,based on the result of further analysis,we think that the unreasonable scale and allocation of the input elements lead to this result.To improve the level of R&D efficiency,reasonable scale and allocation of the input elements should be concerned by the enterprises,and the government should strengthen the supports while an IAR system should be formed.

Wan-jiang Urban Belt;large and medium-sized industrial enterprises;R&D efficiency;DEA

國家軟科學研究計劃（項目編號：2007GXQ4D159）。本文得到安徽大學“211工程”三期重點項目“經濟學與安徽經濟社會發展”和安徽大學學術創新團隊計劃“技術創新與管理”的資助（批號：SKTD007B）。

2010-10-24

韓東林（1968－），男，安徽霍邱人，安徽大學商學院教授，碩士生導師，經濟學博士后；研究方向：技術創新與投資。

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（責任編輯 劉傳忠）